Gotovo svakodnevno slušamo o nezaustavljivom pohodu veštačke inteligencije (AI). Mediji i tehnološki vizionari najavljuju eru u kojoj će AI transformisati poslovanje, optimizovati procese i, na kraju, preuzeti veliki broj ljudskih poslova. Kompanije širom sveta ulažu milijarde, nadajući se da će im ova tehnologija doneti drastično smanjenje troškova i neviđenu efikasnost.

Međutim, iza kulisa medijske pompe, stvarnost implementacije AI-ja je daleko složenija i problematičnija. Mnoge organizacije koje su požurile da usvoje AI sada otkrivaju iznenađujuću i tešku istinu: umesto obećane revolucije, suočavaju se sa neočekivanim troškovima, operativnim haosom i nezadovoljnim korisnicima.

Slika: 55% kompanija koje su uvele veštačku inteligenciju umesto ljudi, žali zbog toga

Šta se zaista dešava kada se AI rešenja primene u stvarnom svetu? Zašto mnogi od ovih projekata ne samo da ne ispunjavaju očekivanja, već i propadaju na spektakularan način? Ovaj članak otkriva četiri iznenađujuće istine o trenutnom stanju implementacije veštačke inteligencije.

Stopa neuspeha AI implementacija je zapanjujućih 95%

Šokantna statistika: 95% AI projekata ne donosi vrednost

Nedavni izveštaj prestižnog MIT-a (Massachusetts Institute of Technology) bacio je hladan tuš na euforiju oko AI-ja. Nakon anketiranja 150 poslovnih lidera i 350 zaposlenih, istraživači su došli do poražavajućeg zaključka: samo 5% integrisanih AI pilot projekata uspeva da ostvari milionsku vrednost za kompaniju. Ogromna većina, čak 95% projekata, ostaje zaglavljena bez ikakvog merljivog uticaja na bilans uspeha.

Ova vest je momentalno uzdrmala tržište. Vrednost akcija kompanije Nvidia, čiji čipovi pokreću AI bum, pala je za 3.5%, dok je tehnološka kompanija Palantir zabeležila pad od 9%. Ovo pokazuje koliko je tržište osetljivo na narativ o AI, gde jedan izveštaj može momentalno obrisati milijarde dolara vrednosti, sugerišući da su trenutne valuacije izgrađene više na budućim obećanjima nego na sadašnjim rezultatima. Ova statistika je toliko iznenađujuća jer je u direktnoj suprotnosti sa narativom o neizbežnom i trenutnom uspehu AI tehnologije. Pokazuje se da put od obećanja do profita nije ni brz ni jednostavan.

Ali finansijski gubici su samo posledica. Da bismo razumeli uzrok, moramo pogledati kako se ovi neuspesi manifestuju u svakodnevnom radu.

Umesto da smanjuje, AI često stvara dodatni posao

Paradoks produktivnosti: AI stvara više posla, ne manje

Jedan od fundamentalnih problema trenutne generacije AI sistema je fenomen poznat kao "halucinacije". To znači da AI, u suštini, izmišlja informacije. Jedan korisnik na Redditu je podelio iskustvo gde je AI, iako dobar u hvatanju beleški sa Zoom sastanaka, izmislio između 5% i 20% sadržaja.

Ključni problem leži u tome što zaposleni ne mogu da znaju koji deo generisanog sadržaja je tačan, a koji je izmišljen. To ih primorava da ručno proveravaju sav rad koji je AI obavio, što često stvara više posla nego što ga eliminiše. Iskustva korisnika sa platforme Reddit slikovito ilustruju ovaj problem:

• Jedna kompanija je uvela AI softver za zakazivanje sastanaka kako bi smanjila opterećenje računovodstvenog tima. Rezultat? Računovodstveni tim sada troši dodatno vreme proveravajući da li je program napravio greške, a produkcijski tim, koji se ranije nije bavio rasporedima, sada sve proverava dva ili tri puta.
• U medicinskoj ustanovi, zaposleni ne mogu da se oslone na novi AI sistem za sortiranje i označavanje dokumenata. Sistem pravi greške u osnovnim podacima pacijenata – kao što su imena, datumi rođenja i podaci o osiguranju – što je u medicini apsolutno neprihvatljivo.

Ovaj "paradoks produktivnosti" ne ostaje skriven unutar kompanija; njegovi efekti se prelivaju i na korisničko iskustvo, što dovodi do javnih neuspeha čak i kod najvećih svetskih brendova.

Čak i najveći brendovi se suočavaju sa javnim neuspesima

I giganti posrću: Neuspesi Taco Bell-a, McDonald's-a i Klarne

Problemi sa implementacijom AI-ja ne zaobilaze ni najveće svetske kompanije, čiji neuspesi postaju javni i često komični.

• Taco Bell i McDonald's:Oba lanca brze hrane su pokušala da implementiraju AI u svoje drive-through sisteme, ali su se suočili sa nizom problema. Greške su bile toliko bizarne da je jednom kupcu dodata slanina u sladoled, dok je drugom na račun greškom dodato pilećih medaljona u vrednosti od nekoliko stotina dolara. McDonald's je na kraju odlučio da odustane od sistema jer je bio previše nepouzdan. Međutim, CTO kompanije Taco Bell, Dne Matthews, sumirao je suštinu problema sa trenutnom AI tehnologijom rekavši: "Ponekad me izneveri, ali ponekad me zaista iznenadi."
• Klarna:Ova finansijsko-tehnološka kompanija je smanjila broj zaposlenih sa 3.800 na 2.000, zamenjujući ih AI četbotom koji, prema njihovim rečima, obavlja posao 800 ljudi. Međutim, sama kompanija priznaje da su nakon ove promene kvalitet usluge i zadovoljstvo korisnika opali, jer kupci i dalje žele interakciju sa stvarnim ljudima.

Ovakav pristup, gde se ljudi otpuštaju u ime tehnologije bez obzira na posledice, oštro je kritikovan. Kako navodi časopis Fortune:

"Ne samo da je to kratkovido, to je suštinski loše poslovanje. Kompanije koje danas otpuštaju ljude u ime AI biće one koje će sutra kaskati za drugima... AI sam po sebi ne može stvoriti sledeću generaciju proizvoda i usluga."

Uspeh zavisi od strategije, a ne od same tehnologije

Nije sve propast (ali postoji caka)

Isti MIT izveštaj koji je otkrio stopu neuspeha od 95% nudi i drugu stranu priče. Postoje kompanije, naročito startup-ovi koje vode veoma mladi ljudi (od 19 i 20 godina), koje postižu ogroman uspeh sa AI-jem, beležeći rast prihoda od nule do 20 miliona dolara za samo godinu dana.

U čemu je razlika? Njihov pristup je hirurški precizan: "oni odaberu jednu bolnu tačku, izvrše je dobro i pametno se udružuju sa kompanijama koje koriste njihove alate." Drugim rečima, umesto da pokušavaju da reše sve probleme odjednom, fokusiraju se na jedan, specifičan zadatak i usavršavaju ga.

Podaci takođe pokazuju da strategija implementacije igra ključnu ulogu:

• Kupovina gotovih AI alata od specijalizovanih dobavljača i sklapanje partnerstava ima stopu uspeha od 67%.
• Pokušaj internog razvoja sopstvenih AI alata uspeva u samo jednoj trećini (33%)slučajeva.

Pouka je jasna: veštačka inteligencija se ne može jednostavno "baciti" na svaki poslovni problem sa očekivanjem da će ga rešiti. Uspeh zahteva promišljenu strategiju, specifičnost i često oslanjanje na stručnost specijalizovanih partnera.

Da li se nalazimo u AI balonu?

Trenutna euforija oko AI-ja neodoljivo podseća na "dot-com" balon sa sredine devedesetih. Imamo masovne investicije, nerealna očekivanja (poput verovanja da će AI smanjiti troškove za 40%) i ogromne operativne troškove. Na primer, procenjuje se da OpenAI troši oko 40 milijardi dolara godišnje za održavanje svojih sistema, dok prihoduje između 15 i 20 milijardi. Ovi vrtoglavi troškovi potiču od zavisnosti od izuzetno skupog hardvera, poput Nvidia H100 grafičkih procesora čija cena dostiže i 40.000 dolara po komadu, i ogromne potrošnje električne energije, koja je, pod uticajem AI-ja, dovela do povećanja ukupne potrošnje u SAD za čak 4%.

Stručnjaci često koriste model poznat kao "Gartner Hype Cycle" (Gartnerov ciklus hajpa) za opisivanje životnog ciklusa novih tehnologija. Nakon početnog uzbuđenja i "vrhunca naduvanih očekivanja", neizbežno sledi "korito razočaranja" (Trough of Disillusionment), kada se početni entuzijazam sudari sa surovom realnošću. Sudeći po svemu navedenom, vrlo je moguće da se upravo sada nalazimo u toj fazi.

Na kraju, ostaje ključno pitanje koje oblikuje budućnost. Da li smo u balonu koji će uskoro pući, ostavljajući za sobom samo nekoliko pravih pobednika, ili je sledeća velika AI inovacija koja će rešiti sve ove probleme odmah iza ugla?

Izvor: https://www.youtube.com/watch?v=QX1Xwzm9yHY